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龙图腾网获悉北京中成康富科技股份有限公司申请的专利基于毫米波雷达的视觉融合感知方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119131748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411156103.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于毫米波雷达的视觉融合感知方法与系统是由张雪;张黄河设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于毫米波雷达的视觉融合感知方法与系统在说明书摘要公布了：本申请涉及视觉融合感知技术领域，其具体地公开了一种基于毫米波雷达的视觉融合感知方法与系统，其获取由摄像头采集的障碍物图像，并采用基于深度学习的计算机视觉技术对摄像头采集的障碍物图像进行前景和背景的划分，分别提取障碍物图像的前景特征和背景特征，并通过对其前景特征和背景特征进行联合感知分析，充分理解交通场景中可能的遮挡关系，从而更准确地识别障碍物类型，可以有效增强对复杂环境中障碍物的识别能力，从而提高避障的安全性。

本发明授权基于毫米波雷达的视觉融合感知方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的视觉融合感知方法，包括：分别对毫米波雷达和视觉传感器进行标定，然后进行两种传感器的联合标定及外参标定；基于毫米波雷达对目标的有效确定；基于机器视觉传感器对障碍物的有效识别；基于毫米波雷达与机器视觉融合模型的搭建；根据不同类别的障碍物采取不同的报警方式和信息提示方式，其特征在于，基于机器视觉传感器对障碍物的有效识别，包括：获取由摄像头采集的障碍物图像；分别提取所述障碍物图像的背景特征和前景特征以得到障碍物背景特征图和障碍物前景特征图；对所述障碍物背景特征图和所述障碍物前景特征图分别进行自相关特征强化以得到强化障碍物背景特征图和强化障碍物前景特征图，其包括：将所述障碍物背景特征图和所述障碍物前景特征图分别输入特征空间结构一致性自关注跨通道强化模块以得到所述强化障碍物背景特征图和所述强化障碍物前景特征图，具体为：对所述障碍物背景特征图进行层归一化以得到归一化障碍物背景特征图；对所述归一化障碍物背景特征图进行点卷积处理以得到障碍物背景通道上下文关联表示特征图；对所述障碍物背景通道上下文关联表示特征图进行卷积编码以得到障碍物背景空间上下文关联表示特征图；对所述障碍物背景通道上下文关联表示特征图和所述障碍物背景空间上下文关联表示特征图进行通道-空间全局交互注意力融合以得到所述强化障碍物背景特征图，具体为：复制所述障碍物背景空间上下文关联表示特征图以得到备份障碍物背景空间上下文关联表示特征图；对所述障碍物背景通道上下文关联表示特征图、所述障碍物背景空间上下文关联表示特征图和所述备份障碍物背景空间上下文关联表示特征图进行特征形状重塑以得到障碍物背景通道上下文关联表示特征矩阵、障碍物背景空间上下文关联表示特征矩阵和备份障碍物背景空间上下文关联表示特征矩阵；计算所述障碍物背景通道上下文关联表示特征矩阵和所述障碍物背景空间上下文关联表示特征矩阵之间的跨通道交叉协方差矩阵；使用Softmax函数对所述跨通道交叉协方差矩阵进行激活以得到障碍物背景特征全局交互注意力矩阵；计算所述备份障碍物背景空间上下文关联表示特征矩阵与所述障碍物背景特征全局交互注意力矩阵之间的乘积以得到注意力强化障碍物背景特征表示矩阵；对所述注意力强化障碍物背景特征表示矩阵进行特征形状重塑以得到所述强化障碍物背景特征图；将所述强化障碍物背景特征图和所述强化障碍物前景特征图输入前景-背景联合感知模块以得到前背景联合感知特征图；基于所述前背景联合感知特征图，确定障碍物的类型标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京中成康富科技股份有限公司，其通讯地址为：102488 北京市房山区弘安路87号院5号楼1层103-1室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。